代码链接：https://github.com/ggyyzm/pytorch_segmentation

使用PSPNet作为主干分类网络

1.将VOC2012数据集下载并解压到data/VOCtrainval_11-May-2012中

2.出现以下错误

3.经过调试发现是某一步中运行时间太长。将项目放到服务器上跑没有此问题。

4.出现ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1,512,1,1])

根据https://www.cnblogs.com/zmbreathing/p/pyTorch_BN_error.html解决问题，成功跑通。跑完结果如下

acc达到93%，mIOU达到83%

pyTorch 基于以resnet50为backbone的PSPNet 训练VOC2012数据集的更多相关文章

  1. 基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（仅推理）的实验复现

    摘要:本实验主要是以基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类(仅推理)为例,学习如何在已经具备预训练模型的情况下,将该模型部署到昇腾AI处理器上进行推理. 本文分享自华为云社区<[CA ...

  2. [Pytorch]基于混和精度的模型加速

    这篇博客是在pytorch中基于apex使用混合精度加速的一个偏工程的描述,原理层面的解释并不是这篇博客的目的,不过在参考部分提供了非常有价值的资料,可以进一步研究. 一个关键原则:“仅仅在权重更新的 ...

  3. 基于YOLO-V2的行人检测（自训练）附pytorch安装方法

    声明:本文是别人发表在github上的项目,并非个人原创,因为那个项目直接下载后出现了一些版本不兼容的问题,故写此文帮助解决.(本人争取在今年有空的时间,自己实现基于YOLO-V4的行人检测) 项目链 ...

  4. [PyTorch入门之60分钟入门闪击战]之训练分类器

    训练分类器 目前为止,你已经知道如何定义神经网络.计算损失和更新网络的权重.现在你可能在想,那数据呢? What about data? 通常,当你需要处理图像.文本.音频或者视频数据时,你可以使用标 ...

  5. Opencv学习之路—Opencv下基于HOG特征的KNN算法分类训练

    在计算机视觉研究当中,HOG算法和LBP算法算是基础算法,但是却十分重要.后期很多图像特征提取的算法都是基于HOG和LBP,所以了解和掌握HOG,是学习计算机视觉的前提和基础. HOG算法的原理很多资 ...

  6. pytorch版yolov3训练自己数据集

    目录 1. 环境搭建 2. 数据集构建 3. 训练模型 4. 测试模型 5. 评估模型 6. 可视化 7. 高级进阶-网络结构更改 1. 环境搭建 将github库download下来. git cl ...

  7. 基于用户的最近邻协同过滤算法（MovieLens数据集)

      基于用户的最近邻算法(User-Based Neighbor Algorithms),是一种非概率性的协同过滤算法,也是推荐系统中最最古老,最著名的算法. 我们称那些兴趣相似的用户为邻居,如果用户 ...

  8. 深度学习基础-基于Numpy的感知机Perception构建和训练

    1. 感知机模型   感知机Perception是一个线性的分类器,其只适用于线性可分的数据.          f(x) = sign(w.x + b) 其试图在所有线性可分超平面构成的假设空间中找 ...

  9. AI学习---基于TensorFlow的案例[实现线性回归的训练]

    线性回归原理复习 1)构建模型               |_> y = w1x1 + w2x2 + -- + wnxn + b        2)构造损失函数               | ...

随机推荐

  1. djang项目中的疑问及解决办法（ValueError: Invalid model reference 'apps.user.User'. String model references must be of the form 'app_label.ModelName'.）

    这个问题其实就是apps.user.User这种用法是不对的,就在下面的模型中,我本来是绑定apps.user.User,但是试了一下,由于order和user是在同一个apps中,所以直接用user ...

  2. zzTensorflow技术内幕：

    性能优势 TensorFlow在大规模分布式系统上的并行效率相当高,如下图所示: 图5:TensorFlow并发效率 在GPU数量小于16时,基本没有性能损耗,在50块的时候,可以获得80%的效率,也 ...

  3. JDOJ 2254 Who am I?

    JDOJ 2254: Who am I? Description 输出程序自己本身的源代码. Input 无 Output 输出程序自己本身的源代码. 我真是搞不懂了出这道题还把它归到程序语法基础题里 ...

  4. Chrome 禁止 http 自动转化为https

    Chrome 浏览器 地址栏中输入 chrome://net-internals/#hsts 在 Delete domain security policies 中输入项目的域名,并 Delete 删 ...

  5. C#自定义特性的使用

    特性类的使用过程: 第一步:定义一个特性类,定义一些成员来包含验证时需要的数据:第二步:创建特性类实例:创建一个特性类的实例,里面包含着验证某一个属性或者字段需要的数据.将该实例关联到某个属性上面.第 ...

  6. 【网络知识之七】QUIC(http3)

    QUIC(Quick UDP Internet Connection)是谷歌制定的一种基于UDP的低时延的互联网传输层协议. 1.避免前序包阻塞HTTP2的最大特性就是多路复用,而HTTP2最大的问题 ...

  7. ASPNETCore开源日志面板 ：LogDashboard

    LogDashboard logdashboard是在github上开源的aspnetcore项目, 它旨在帮助开发人员排查项目运行中出现错误时快速查看日志排查问题 通常我们会在项目中使用nlog.l ...

  8. （五）golang--常用的一些玩意

    \t--制表位 \n--换行符 \\--一个\ \"--一个” \r--回车 行注释://,一次性注释多行指令,选中代码后ctrl+/ 块注释:/* */ 代码规范: (1)官方推荐使用行注 ...

  9. 在 C++ 中使用 QML 对象

    看过了如何在 QML 中使用 C++ 类型或对象,现在来看如何在 C++ 中使用 QML 对象. 我们可以使用 QML 对象的信号.槽,访问它们的属性,都没有问题,因为很多 QML 对象对应的类型,原 ...

  10. W5500电路图

    W5500是韩国一款集成全硬件 TCP/IP 协议栈的嵌入式以太网控制器,W5500同时也是一颗工业级以太网控制芯片,最近发现我们国内也有和W5500 芯片一样芯片 介绍给大家 如下图: